최종 수정일: 2023년 10월
1. 전이 학습이란?
전이 학습은 기계 학습과 딥러닝 분야에서 이미 학습된 모델을 새로운 작업에 활용하여 학습을 가속화하는 방법론입니다.
이는 모델이 이전에 학습한 정보를 활용하여 새로운 환경에서 더 빠르고 효율적으로 학습할 수 있도록 합니다.
주로 훈련 데이터가 부족하거나 새로운 작업이 기존 작업과 유사할 때 효과적입니다.
예를 들어, 이미지 분류 모델의 경우, 숫자 인식을 위한 모델이 특정한 종류의 이미지 인식에 얼마나 빠르게 적응할 수 있는지를 보여줍니다.
2. 전이 학습의 필요성
기본적인 머신러닝 모델을 처음부터 끝까지 학습시키는 데에는 많은 시간과 자원이 필요합니다.
특히 대규모 데이터셋을 사용하는 경우, 모델 학습에 필요한 계산량은 기하급수적으로 증가합니다.
전이 학습은 이러한 문제를 해결하며, 기존에 이미 학습된 모델(사전 학습된 모델)을 활용하여 새로운 데이터셋에 맞게 수정하는 방법으로, 두 가지 중요한 장점을 제공합니다.
- 학습 시간 단축: 사전 학습된 모델을 기반으로 새로운 작업을 수행함으로써 학습 시간이 대폭 줄어듭니다.
- 데이터 효율성: 데이터 양이 적은 경우에도 효과적으로 성능 향상이 가능합니다.
3. 전이 학습의 접근 방식
일반적으로 전이 학습에서는 두 가지 접근 방법이 있습니다:
- 고정된 베이스: 사전 학습된 모델의 파라미터를 동결(freeze)하고, 새롭게 추가된 레이어만 학습합니다.
- 미세 조정: 사전 학습된 모델의 특정 레이어를 미세 조정(fine-tuning)하여 새로운 작업에 맞게 조정합니다.
모델에서 어떤 접근 방식을 사용할지는 데이터셋의 크기와 유사성에 따라 결정됩니다.
4. 전이 학습의 실제 상황
다음은 전이 학습을 사용하여 이미지 분류 모델을 학습하는 예제입니다.
TensorFlow와 Keras 라이브러리를 사용하여 전이 학습을 구현하는 방법을 소개하겠습니다.
4.1. 데이터셋 준비
먼저, 사용할 데이터셋을 준비합니다. CIFAR-10 데이터셋과 같은 간단한 이미지 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
이 데이터셋은 10개의 클래스가 포함된 60,000개의 32×32 컬러 이미지로 구성됩니다.
4.2. 사전 학습된 모델 선택
TensorFlow의 Keras API에서는 여러 사전 학습된 모델을 제공합니다. 여기서는 VGG16 모델을 사용할 것입니다.
이 모델은 대규모 이미지넷 데이터셋에서 학습되었습니다.
4.3. 모델 구현
예제 코드:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 데이터셋 로드 및 전처리
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 데이터 증강
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=20, width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2, shear_range=0.2,
zoom_range=0.2, horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest')
# 사전 학습된 VGG16 모델 로드 (상단 레이어 제외)
base_model = tf.keras.applications.VGG16(include_top=False, weights='imagenet',
input_shape=(32, 32, 3))
# 새롭게 추가할 레이어 구성
model = models.Sequential()
model.add(base_model)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 모델 훈련
model.fit(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32), epochs=10)
5. 미세 조정(Fine-Tuning)
모델의 상위 레이어를 고정한 후, 특정 레이어의 미세 조정을 통해 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어, VGG16의 마지막 몇 개의 레이어만 학습할 수 있습니다.
예제 코드:
# 특정 레이어의 가중치 동결
for layer in base_model.layers[:-4]:
layer.trainable = False
# 모델 재컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 모델 재훈련
model.fit(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32), epochs=10)
6. 전이 학습의 적용 범위
전이 학습은 이미지 분류 외에도 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서는
BERT나 GPT와 같은 사전 학습된 언어 모델을 특정한 텍스트 분류 과제에 적용할 수 있습니다.
각각의 작업에 맞게 특정 레이어를 동결하고 미세 조정하는 방식으로 사용하는 데이터셋에 최적화된 성능을 끌어낼 수 있습니다.
7. 전이 학습 시 고려사항
전이 학습을 진행할 때, 몇 가지 고려해야 할 점이 있습니다:
- 데이터셋 유사성: 사전 학습된 모델과 새로운 작업 간의 데이터셋 유사성이 높을수록 좋은 성능을 기대할 수 있습니다.
- 파라미터 조정: 학습률 및 레이어 수와 같은 파라미터 조정이 필요할 수 있습니다. 미세 조정의 경우 학습률을 낮추는 것이 일반적입니다.